改进的K-means算法在校车站点布局中的应用
【摘要】 校车站点布局问题是一种典型的设施选址问题。大多数设施选址问题均属于区域选址，将设施选址限定在一定空间范围内，其方法并不适用于需要将位置固定在道路上的校车站点布局问题。因此，为保证生成的站点分布在路网上，且学生到站点的步行距离较短，提出了一种改进的K-means聚类算法，以一定范围内密度最大的点为初始类中心，在逐次迭代中将类中心投影到路网上，进而聚类得到校车站点。与传统的利用最大最小距离法的改进方式进行对比发现，在相同的站点间最小间距下，基于密度法改进初始类中心的K-means算法使得学生到车站总步行距离较短，且迭代次数明显减少。该方法还可适用于超市班车站点选址、物流配送点选址等问题。
